PowerPoint-Präsentation
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Datenbanken für den Einsatz auf Embedded Linux Enrico Billich Gliederung Motivation Aufbau und Aufgaben Veraltete Datenbankmodelle Relationales Modell Objektorientiertes Modell Sonstige Datenbankmodelle Anforderungen Empfehlung Literatur -2- Motivation Datenbanken sind mit die wichtigsten Systeme der Informationstechnik Sehr weit verbreitet und unverzichtbar im Unternehmenseinsatz Einfacher Zugriff und Speicherung der Daten möglich Somit interessant für den Einsatz im InnoProfile Projekt Sind aber auch durch das beinahe grenzenlose Sammeln von persönlichen Daten heutzutage die zweitgrößte Bedrohung, gleich nach einer außerirdischen Invasion -3- Aufbau ANSI-SPARC-Architektur Externe Ebene Sicht 1 Sicht n Logische Datenunabhängigkeit Konzeptuelle Ebene Interne Ebene Physische Datenunabhängigkeit Datenmedium -4- Aufbau Komponenten eines Datenbanksystems Datenbankmanagementsystem Datenbank -5- Aufgaben Mehrbenutzerbetrieb Datenstruktur Datensicherung Datenintegrität Datenträgerverwaltung Schnittstellen DBMS Abfragesprache Redundanzminderung Benutzerverwaltung ACID -6- Veraltete Modelle Dateispeicherung Speicherung der Datensätze hintereinander in einer Datei Hierarchisches Modell Baumstruktur Datensätze stehen zueinander in Eltern-Kind-Beziehungen (1:1, 1:N) Netzwerkmodell Keine strikte Baumstruktur mehr Datensätze können nun mehrere Vorgänger besitzen M:N Beziehungen über speziellen Knoten -7- Veraltete Modelle Vorteile satzorientierter Datenbanken Schneller Zugriff auf die gespeicherten Datensätze Sehr gut geeignet für hierarchische Daten wie XML (XML-Datenbanken) Nachteile satzorientierter Datenbanken Kenntnis über genaue Struktur der Daten (keine strukturelle Datenunabhängigkeit), man muss sich zum gewünschten Datensatz erst durchsuchen Komplizierte Implementierung von komplexen Systemen -8- Entity-Relationship-Modell Name Studenten Name N Hören Matrikel Nr. M SWS Vorlesungen Vorl. Nr. -9- Relationales Datenmodell Studenten Matrikel Nr. 100345 Name Paul Specht 97254 Mia Fuchs Hören Matrikel Nr. 100345 100345 97254 Vorlesungen Vorl Nr. 443 Name Mathematik 321 Physik SWS 6 Vorl. Nr. 443 321 443 4 • Entities und Beziehungen in Tabellenform bringen, heißen beide nun Relationen • Beziehungen eindeutig identifizierbar durch die Schlüssel, der beteiligten Entities -10- Relationales Datenmodell Vorteile relationaler Datenbanken Sehr einfache Modellierung auch komplexer Sachverhalte Trennung von physischer und struktureller Form der Daten Standardisierte Zugriffssprache SQL Weit verbreitet, dominierendes Datenbankmodell Nachteile relationaler Datenbanken Hohe Ressourcenanforderungen Informationen über ein Objekt werden verstreut gespeichert -11- Apache Derby Vollständig SQL92, Teilweise SQL99 Und 2003 Integrierte Prozeduren, Trigger ACID Apache 2.0 Lizenz, kostenlos Verschlüsselung 2MB Footprint Benutzer Verwaltung Backup Management -12- Multiuser fähig ODBC JDBC Apache Derby Entwickelt von IBM (Cloudscape) und Apache Software Foundation seit 1997, Open Source Aufgenommen in Java 6 als Java DB Embedded Mode und Client-Server Mode Schnittstellen für C++, Perl, PHP, Python, .NET und Java Als Java Programm systemunabhängig Benötigt zusätzlich Laufzeitumgebung (ab JRE 1.3) Durchschnittlich gut dokumentiert Sehr bekannt (0,5 Millionen Treffer bei Google) und weit verbreitet -13- Java Datenbanken Weitere relationale Java Datenbanken HSQLDB (genutzt in OO Base, viele Funktionen, keine volle ACID Unterstützung, 600kB Footprint, nur Schnittstelle für Java, Teile von SQL) McKoi, H2 ebenfalls kostenlos JDataStore kostenpflichtig von Borland -14- Firebird Vollständig SQL92 und 99, Teilweise 2003 Integrierte Prozeduren, Trigger ACID READ Only Mode 2,6MB Footprint 16MB empfohlen Benutzer Verwaltung IDPL, kostenlos Backup Management -15- Multiuser fähig ODBC JDBC Firebird Entwickelt von Borland seit 1981, Open Source Embedded und Client-Server Mode Schnittstellen für C++, Java, Delphi, Pascal, Perl, Python, PHP und .NET Benötigt keine Zusatzsoftware Lauffähig unter Windows, Linux, Unix, FreeBSD und OS X auf x86 und SPARC Systemen Gut dokumentiert, weit verbreitet Sehr bekannt (2 Millionen Treffer bei Google) -16- SQLite Teilweise SQL92 Integrierte Funktionen, Trigger ACID Kein gleichzeitiger Schreibzugriff ODBC JDBC Gemeinfrei, kostenlos Nur Embedded Mode, Aber Zugriff auf Datenbasis (Datei) Von verschiedenen Programmen möglich -17- 225kB Footprint SQLite Entwickelt seit 2000, Open Source Schnittstellen für C++, Java, Basic, Python, Perl, PHP, .NET und viele weitere Sprachen Lauffähig unter Windows, Linux, Unix, OS X Benötigt keine Zusatzsoftware Gut dokumentiert, weit verbreitet Über 8 Millionen Treffer bei Google -18- Objektorientiertes Modell Relationale Datenbanken Objektorientierte Datenbanken Objektrelationale Datenbanken -19- Objektorientiertes Modell Schneemann OR-Mapping Kopf Bauch Speicherplatz für Schneemannobjekt Boden + Eigene Typen deklarieren + Objekt IDs Direkte Speicherung -20- Objektorientiertes Modell Datenübertragungsstrecke Programm Beim Client Programm Beim Client DatenDatenbank Befehl Auf Server Ohne integrierte Prozeduren Befehl Datenbank Auf Server Mit integrierte Prozeduren -21- Objektorientiertes Modell Vererbung Geschachtelte Relationen/Attribute Fuß Knie Mengenwertige Attribute Person Nase Mund Linkes Bein Kopf Person Mensch Adresse 1 Adresse n Menge von Adresse -22- Objektorientiertes Modell Kostenlose OO-Datenbanken Kommerzielle OO-Datenbanken Kostenlose OR-Datenbanken -23- Verteilte Datenbanken Lastenverteilung, Standortnähe, Ausfallsicherheit Master-Slave zur Spiegelung von Daten, Änderungen nur an Master Client-Server, Synchronisation der Clients nur über Server Vollständig verteilt, z.B. Peer-2-Peer, kein zentraler Server nötig -24- RRDtool Speziell entwickelt zum Speichern von zeitbezogenen Daten wie Messwerte Angabe des maximalen Speicherplatzes Speicherung der Daten nach dem Round Robin Verfahren, alte Daten werden von neuen überschrieben beim Überschreiten der angegebenen Grenze Viele Funktionen zur visuellen Aufbereitung der Daten Schnittstellen für Python, PHP, Tcl und Perl Sehr beliebt, von vielen Programmen genutzt Kostenlos und Open Source -25- Deduktive Datenbanken Erweitert die Datenbank um eine deduktive Komponente Anhand von Regeln kann sie aus bekannten Daten neue gewinnen Anfang der 1990er populär, mehrere Umsetzungen dieses Prinzips von verschiedenen Universitäten, kamen aber nie über akademischen Anwendung hinaus Wegen fehlenden Standards benutzt jede ihre eigene Anfragesprache, somit großer Einarbeitungsaufwand Großer Ressourcenbedarf, um Vorteile des deduktiven Datenbankmodells nutzen zu können -26- Deduktive Datenbanken Datenbanksystem Datenbasis Deduktionsregeln Neue Daten -27- Anforderungen Es sollen Messdaten gespeichert und auf Anfrage wieder ausgegeben werden Wichtig ist dabei die sichere und effiziente Datenspeicherung ein einfacher Zugriff über Schnittstellen für wichtige Programmiersprachen und standardisierte Anfragesprachen Sollte nichts oder nicht zuviel kosten und auch für kommerzielle Einsatzzwecke verwendbar sein Wenig Ressourcen verbrauchen Verbreitet und gut dokumentiert sein -28- Anforderungen Name Messobjekt O_Nr Messwert 1 Name Typ Messung Uhrzeit S_Nr -29- N Sensor Dimension Empfehlung 2 1 -30- 3 Ende -31- Literatur Datenbanken – Grundlagen und Design, Frank Geisler, 2. Auflage 2006, mitp-Verlag Datenbanksysteme – Eine Einführung, Alfons Kemper, André Eickler, 6. Auflage 2006, Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH Datenmodelle, Datenbanksprachen und Datenbankmanagementsysteme, Gottfried Vossen, 4. Auflage 2000, Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH Datenbanken: Konzepte und Sprachen, Andreas Heuer, Gunter Saake, 2. Auflage 2000, mitp-Verlag Wikipedia.org -32-
